大数据下信息安全机遇和挑战分析

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大数据下信息安全机遇和挑战分析

摘要:随着社会的科技和经济日益发展,人们对于互联网的使用需求越来越大,大数据时代的来临不仅推进了社会的快速成长,也提升了用户在互联网平台的使用感,但是信息安全问题也逐渐浮出水面。针对大数据时展背景进行研究,通过探索大数据时代的特点、机遇挑战以及信息安全的保障方式,总结出信息安全对于大数据时代的重要性和深远影响。

关键词:大数据时代;信息安全;信息泄露

0引言

近几年互联网的进步对提高人们的生活水平起到了重要的影响,然而大数据时代的来临意味着各行各业的技术层次和信息保护迎来了全新的挑战,针对大数据环境的特点,保证信息安全是发展的重中之重,因此如何更好地完善信息安全技术是现今企业技术探索的核心。

1大数据时展背景

大数据是IT行业内新型衍生的数据收集和处理系统,传统的数据处理系统无法对大量的数据进行收集和整合,这使得IT行业亟需具有超强决策力的数据收集系统,以保障信息数据的洞察力和优化能力。大数据的运行模式多种多样,包括结构化数据、半结构化数据以及非机构化数据等组合模块。其中非结构化数据模块是主要的组成部分,为大数据提供了强大的基础支持。大数据的应用范围十分广泛,涉及到人们的日常生活、学习、工作等众多方面。传统的数据处理系统单纯依靠计算机进行计算和分析是无法在短时间内进行准确的处理,面对如此庞大的数据流量和数量,传统的数据收集和留存方法已经不能适用,所以大数据的准确便捷可以为人们提供更加智能化的数据服务,并且通过这些数据进行分析、留存同时挖掘出更加有价值的数据信息。随着我国科技和互联网技术的不断提升,大数据应用的界定被不断的清晰化,通过互联网系统对用户的数据进行大规模的收集,同时利用这些收集来的数据依靠人工智能不断地挖掘IT行业新的方向,为用户规划更智能、更个性化的服务,提升用户的使用感和舒适度。目前许多行业和企业都在不断地完善自身的大数据使用率,并且把大数据的运行模式融入到人们日常生活中。比如支付宝根据人们日常使用习惯以及自身财政状况等,制定相关的提醒服务,如信用卡还款日期提前提醒[1]。淘宝软件是现今人们网络购物必不可少的平台,充分利用了大数据的特点和优势,针对用户浏览过的行业以及物品进行专项推荐,刺激用户再次消费,不仅提升了店家的经济效益,还使得购物环节更人性化。

2大数据时代特点

2.1数据量巨大。互联网从KB发展到现在的GB的过程中,庞大的数据量对于大数据的研发起到了重要的作用,由于现阶段许多企业已经开始使用大储存的设备进行数据储存和处理,并且把这些数据应用在日常的运营和生产中。大数据的应用不仅对企业内部的生产有所帮助,对于用户数据的收集和优势也非常明显。

2.2数据处理效率高。面对大量的数据积累,如何高效地进行处理和分析是大数据结构的核心,在实际应用中大数据可以高效地针对数据进行分析,并且可以有效地提高数据的综合质量,如今在大数据处理系统中,计算机利用互联网平台的特性,收集相关数据并且依托云计算、云分析等相关技术实现数据的高效处理,使得数据可以被企业广泛地应用于在各个构成之中,大数据高效的处理方式造成其地位逐渐增加,成为数据处理方式的主要发展方向之一[2]。

2.3数据种类广泛。在互联网高速发展的今天,数据的种类越来越多,已经不再是单一的文字数据,现阶段的数据包括图片数据、音频数据、视频数据以及其他类型的数据等。面对种类繁多的数据信息,大数据通过全面的收集和分析,将大而广的数据进行分类、总结成各行各业需求的实用类数据。然而多种数据的集合冗杂需要计算机强大的数据管理能力和储存能力,相比传统的数据处理能力来说,大数据模块下处理数据的复杂性有着明显优势。

3信息安全遇到的机遇和挑战

3.1信息安全的机遇。大数据广泛的应用在各行各业中很大程度地提高了人们的生活质量和工作效率,能够更好的通过互联网或信息平台进行数据收集并且整和相关资源,可以有效地为人们提供智能化221的服务。大数据的架构庞大,尤其是数据进行收集后可以有效地分析数据背后的一些客观规律,企业可以根据其规律进行利用,大数据系统除了制定合理的发展方向和计划还可以拓宽用户的服务面,辅助用户实现更多的资源获取途径。大数据的应用十分广泛,对服务行业来说大数据可以帮助企业对用户的消费信息进行挖掘和归纳,利用数据作为基础,企业可以在不同时期有针对性的对用户进行推荐产品或者优惠政策,这样不仅使得用户获得个性化的定制服务,还可以为企业减少运营成本,增加经济收益和口碑。对于工业制造业来说,大数据可以通过工业设备对生产数据进行收集,有效地发现数据内部的发展规律,从而获得精准的生产相关数据。其中根据实际生产的产品信息制定生产和运营计划,可以有效地减少生产中的失误和损失。1)大数据为互联网技术安全防护作出了杰出的贡献,对于没有经过安全认证的异常数据,大数据系统可以快速地进行分析和数据支持,传统的计算机防入侵系统是在数据签名库中作为运作的基础,也就是我们日常生活中的黑名单系统,但是它自身明显的缺陷,经常出现漏洞,所以系统需要更新并且研发出相对于黑名单这种防御机制不同的通道机制———白名单,在研发时想要更好地完善白名单,需要计算机设备不停地对数据和互联网相关系统进行完善和学习,主要通过应用对数据多元化的剖析,从而达到大数据更加准确和快速地刻画目标漏洞。2)在日常的工作中,互联网为人们提供便利的同时也造成了许多信息安全的风险,对于企业来说,内部的保密生产资料和重要的数据是黑客攻击的首要目标,所以大数据系统利用自身强大的数据作为基础支撑,更加立体和全面地预防互联网的各种风险,并且大数据系统依托各种安全网站设立有力的打击,实现网络安全管理和商业业务数据的有效结合,保障商务安全[3]。

3.2信息安全的挑战。1)信息泄露风险增大。由于信息不断被大数据收集储存,而且大数据中的信息包罗万象,导致信息泄露的风险越来越大,特别在服务行业,这样的情况屡见不鲜,比如购物平台,物流平台等。目前网络平台层出不断,大数据通过收集app终端使用的数据包括消费记录、收货地址电话、消费习惯、购买商品等相关信息来分析人们的消费习惯和地域,为用户提供更人性化的推荐服务和商品选择,但是强大的数据体系很容易存在网络问题,如出现漏洞,用户的相关信息很容易被不法分子利用或者进行售卖,破坏个人隐私。在这样的大环境下,信息泄露的风险时刻存在,不法分子利用大数据的技术便利进行大规模的犯罪活动,阻碍了社会和谐稳定发展。2)网络黑客的攻击增多。计算机技术与网络的发展为黑客提供了十分便利的犯罪平台。电脑病毒具有隐藏性、记忆性等特点,专业的黑客可以使得电脑病毒很长时间的存在于计算机内部,一旦病毒被激活,不仅可以造成计算机瘫痪,还会直接影响计算机内部数据的安全。黑客在攻击计算机时只需植入病毒,当病毒进入电脑后,黑客可以通过病毒对电脑的数据进行破坏、篡改或者偷取,导致计算机内部的大数据遭到严重破坏和遗失。3)数据工具被违法使用。面临信息化数据时代,各行各业开始关注信息的来源速度和质量,为了各行数据安全落实,提升用户使用时的安全性,各个软件都会直接配置一系列的系统安全软件,但是这些软件在为用户提高使用感的同时也为黑客提供了破坏途径,比如计算机系统上的nbtstat模块,它的功能本来是计算管理操作人员传送一些信息的节点,但是黑客利用这一模块进行反向操作,依靠这些模块收集不法信息,并且利用这些反向操作模块针对信息进行破坏,导致用户内部的信息遭到泄漏[4]。

3.3信息安全保护措施。3.3.1建立完善的管理体制。面对大数据的机遇和挑战,建立正确的管理体制是保护信息安全的重要措施,在体制建立时需要从多个角度进行综合考虑。1)计算机工作人员应该重视大数据操作时的规范化和科学化,并且严格按照标准进行日常工作,提升大数据的建设质量,工作人员可以根据大数据收集的信息进行分析整理,将不同类别的数据进行标准化处理,保障数据的安全。2)在日常工作中,用户利用大数据数据功能进行搜索时,应当设置清晰的类目,最大程度地提升用户对数据操作的准确性、便捷性,明确的类目确定不仅有利于用户的查询和调取,同时也为操作人员对数据的分类提供了便利。3)在大数据设计时需要时刻关注数据信息管理系统,高度集合的数据信息管理系统除了可以健全大数据的安全机制外,也实现了大数据在开发和维护过程中的安全和稳定,同时完善的信息管理系统可以增加安全保障机制,比如将恶性软件的拦截、个人身份信息的识别辨认等相关系统当作强大的技术保障结合大数据系统合理地制定运行规划。3.2.2加强数据运行管理。大数据是数据组成的系统,内部有许多用户的隐私信息,数据平台受到不法分子的攻击概率很高,所以企业对大数据库的管理非常重要。首先大数据库的平台帐户应该统一管理,通常数据库涉及到的方面非常广泛,企业会设置多个帐户同时运行,对于账号的管理经常会被忽略导致被不法分子利用,针对这样的风险,企业可以进行账号统一设置,比如设置总账号下分管分账号,并且将分账号的管理权限进行限制。此外,还可以设置账号动态风险评估系统,使账号的风险降到最低,形成完整的数据评估机制,这样建立系统不仅可以有效地提升大数据内信息的安全,还可以帮助企业健康的发展[5]。

4结语

大数据为互联网和企业的发展带来了前所未有的机遇,但对于信息安全来说也增加了挑战。在当今大环境下,企业和员工必须时刻意识到信息安全的重要性,确保自身的隐私,同时企业在建立大数据系统时,需要结合实际需求进行综合分析,这样不仅可以有效地降低大数据带来的风险,还可以辅助企业更好的发展,辅助用户实现智能化生活。

参考文献:

[1]郭晓媛.大数据时代面临的信息安全机遇和挑战探讨[J].电子世界,2019(24):52-53.

[2]冯伟.大数据时代面临的信息安全机遇和挑战[J].中国科技投资,2012(34):49-53.

[3]李晓红.数据时代财务分析领域面临的相关问题思考[J].今日财富,2020(1):38-39.

[4]苏新宁.大数据时代数字图书馆面临的机遇和挑战[J].中国图书馆学报,2015(6):4-12.

[5]徐海耕.大数据时代面临的信息安全机遇和挑战[J].通讯世界,2020,27(1):196-197.

作者:陈岗 王丽 单位:武汉大学本科生院教育技术与教学服务中心 湖北水利水电职业技术学院